运筹大模型供应链决策系统优化

1. 深入挖掘供应链业务场景中的运筹优化潜力，提出AI大模型融合创新框架下的复杂决策解决方案。 2. 运用深度神经网络、运筹优化及大模型技术，建立高效模型解决库存、仓网、履约、定价等核心难题。 3. 追踪并引入元启发式算法等前沿运筹技术，将其与AI深度结合并融入实际业务，持续降低履约成本。4. 协同跨职能团队，将算法输出与优化模型无缝集成至全局业务解决方案中，保障规模化落地。5. 将复杂的算法逻辑转化为可解释的商业洞见，辅助管理层与业务线进行高效战略决策。

1. 运筹学、工业工程、应用数学、计算机科学等相关领域的本硕博在校生。 2. 精通运筹优化算法（线性规划、整数规划、动态规划、强化学习等），具备丰富的实战项目落地经验。 3. 熟练掌握Python等核心开发语言，具备通过建模语言实现复杂工业级模型的实操经验。 4. 具备操作海量复杂数据的工程能力，熟悉Hadoop、Spark等分布式计算框架者优先。 5. 在运筹优化领域的顶级期刊或国际会议有论文发表经历，具备深厚运筹理论基础与英文阅读能力者优先。